fit_transform() 得到了一个意外的关键字参数“dtype”答案

【问题标题】：fit_transform() got an unexpected keyword argument 'dtype'fit_transform() 得到了一个意外的关键字参数“dtype”
【发布时间】：2020-11-15 01:11:01
【问题描述】：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# Define the cleaning pipeline we defined earlier

vectorizer = CountVectorizer(analyzer = message_cleaning)
tweets_countvectorizer = vectorizer.fit_transform(tweets_df['tweet'], dtype = np.uint8)

TypeError Traceback（最近一次调用最后一次）在 3 4 矢量化器 = CountVectorizer（分析器 = message_cleaning） ----> 5 tweets_countvectorizer = vectorizer.fit_transform(tweets_df['tweet'], dtype = np.uint8)

TypeError: fit_transform() 得到了一个意外的关键字参数“dtype”

【问题讨论】：

标签： python arguments

【解决方案1】：

创建vectorizer对象时需要将dtype参数传递给构造函数：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# Define the cleaning pipeline we defined earlier

vectorizer = CountVectorizer(analyzer = message_cleaning, dtype = np.uint8)
tweets_countvectorizer = vectorizer.fit_transform(tweets_df['tweet'])

【讨论】：

【解决方案2】：

dtype 参数应该传递给 CountVectorizer 的构造函数：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# Define the cleaning pipeline we defined earlier

vectorizer = CountVectorizer(analyzer = message_cleaning, dtype = np.uint8)
tweets_countvectorizer = vectorizer.fit_transform(tweets_df['tweet'])

【讨论】：